Что умеют виртуальные помощники на базе современных ИИ

Бизнес всё больше похож на гонку технологий: в конкурентной борьбе выигрывают те, кто первым узнал о новом инструменте или технологии. Но отделить «хайп» вокруг очередной инновации от её практической пользы бывает не так-то просто. В этой статье поговорим об одном из применений искусственного интеллекта: замена живого сотрудника службы поддержки для обработки заявок. Чем эта технология принципиально отличается от обычных чат-ботов и в каких сферах бизнеса её можно применить? Рассматриваем на примерах и разбираем плюсы и минусы.

Скрипт или речевая модель?

Чат-боты существовали и до появления искусственного интеллекта, но тогда они опирались на заранее прописанные сценарии и набор ключевых слов: пользователь писал фразу, бот искал совпадение с шаблоном и выдавал подготовленный ответ.

Если запрос выходил за рамки сценария или формулировка отличалась от ожидаемой, бот «заходил в тупик», просил переформулировать или переводил диалог к оператору. Такие системы не понимали контекст, не могли поддерживать живой разговор и плохо справлялись с нестандартными ситуациями. Их использовали в основном для простых задач — проверки баланса, бронирования, навигации по FAQ. Фактически это были интерактивные формы с минимальной вариативностью, поэтому любой отход пользователя от предусмотренного пути сразу ломал логику общения.

Сейчас алгоритмы на базе больших языковых моделей умеют вести полноценный диалог, понимать контекст, интерпретировать данные и выполнять задачи, которые раньше требовали участия человека. Если традиционные чат-боты реагировали на ключевые слова, то сейчас появились большие языковые модели (Large Language Model, или LLM) — это DeepSeek, ChatGPT и их аналоги. LLM-помощник способен распознать суть вопроса, проанализировать вводные и построить содержательный ответ — будь то предупреждение пассажира об отмене рейса или первичная оценка состояния здоровья пациента.

Ниже — разбор реального кейса и обзор ключевых сценариев, которые бизнес может автоматизировать уже сегодня: он наглядно показывает, как далеко нейросетевые помощники ушли от первых чат-ботов.

Кейс: ИИ-консультант для сети «Клиника Фомина»

Этот проект мы разработали для сети медицинских учреждений «Клиника Фомина». Клиент пришёл с запросом оптимизировать работу как административных сотрудников клиники (персонала регистратуры), так и врачей-специалистов. Поэтому появилась задача создать цифрового ассистента, который берёт на себя значимую часть первичного взаимодействия с пациентом: от предварительного сбора анамнеза до точной записи к нужному специалисту.

Помимо автоматизации, важно было обеспечить контроль качества сервиса, корректную обработку жалоб, безопасность данных и полное соблюдение регуляторных требований.

Какие задачи решал ассистент

• автоматизация первичного сбора анамнеза и выявление экстренных случаев;
• точная маршрутизация пациента и удобная запись на приём;
• сбор и анализ обратной связи для повышения качества обслуживания;
• корректная и безопасная работа с персональными медицинскими данными.
  

Бизнес-цели проекта

Система должна была повысить доступность медицинской помощи, разгрузить персонал на этапе первичного контакта, снизить число пропущенных приёмов благодаря персонализированным напоминаниям и сделать сервис более прозрачным: жалобы фиксируются, анализируются и позволяют клинике оперативно реагировать на сигналы пациентов.

Сценарий работы: умный сбор анамнеза и запись к врачу

Цель сценария: автоматизировать диалоговый сбор жалоб пациента и сократить время очного приёма за счёт качественного предварительного анамнеза.

Как это работает: пациент открывает сайт или приложение клиники и видит кнопку «Подобрать врача» — диалог запускается в чате. Ассистент задаёт уточняющие вопросы: есть ли боли, тошнота, слабость, повышенная температура; как давно, и т.д.

На этом этапе используется комбинация технологий:

• NLP (Natural Language Processing) — область в разработке ИИ, где компьютер обучают понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык: текст и речь). Здесь её применяют для классификации симптомов и выбора врача-специалиста. Например, «боль в животе» → гастроэнтеролог.
• модели машинного обучения (ML, «machine learning») — определение категории жалоб и степени опасности для жизни пациента.
• языковые модели (LLM) — генерация корректных, понятных ответов и дополнительных уточнений.

Если есть признаки экстренной ситуации, ассистент предупреждает об этом и рекомендует немедленно обратиться в медучреждение.

Рекомендация специалиста

После анализа симптомов ассистент предлагает специалиста: показывает профиль врача, стаж, рейтинг, отзывы. И обязательно добавляет дисклеймер, что ответ бота — это не диагноз, окончательное решение принимает врач.

Как это работает: используется интеграция с МИС — медицинской информационной системой, в которой ведутся расписания, профили врачей и управляется весь процесс записи.

Запись на приём

Пациент выбирает удобные дату и время. Все введённые симптомы автоматически сохраняются в электронной медицинской карте как предварительный анамнез — врачу не нужно повторно собирать однотипную информацию.

Технологически задействовано:

• интеграция с модулем записи МИС;
• интеграция с системой электронных медицинских карточек (ЭМС).

Подтверждение визита

Пациент получает SMS или письмо со всеми деталями визита и рекомендациями по подготовке. Например, «не ешьте 6 часов перед анализом». Здесь используется интеграция с SMS-шлюзом и почтовым сервером.

Итоговый эффект

• Снижение нагрузки на колл-центр, поскольку повторяющиеся вопросы теперь обрабатывает ИИ.
• Увеличение конверсии в запись: ассистент предлагает свободные окна сразу в диалоге, это уменьшает количество шагов, и клиент чаще доходит до целевого действия.
• Экономия времени врача: предварительный анамнез автоматически попадает в карту пациента.
• Повышение качества сервиса: пациенты оценят удобную и быструю запись без звонков по телефону.
  

Этот сценарий мы включили в MVP (первую версию) сайта, который предложили разработать компании, планируя в будущем дополнить его другими ИИ-решениями: например, срочной помощью при критических симптомах. Кейс показывает возможности LLM-ассистента в медицине: языковая модель способна стать «цифровым сотрудником», если правильно выстроить сценарии использования и интегрировать её в бизнес-процессы.

Другие примеры применения онлайн-помощников

Страхование: генерация с дополненной выборкой

Страховые компании уже активно используют ИИ в ежедневной работе; в Китае этот тренд заметен с 2023 года, и постепенно его перенимают другие рынки. Для страховщиков шаг вполне логичен: отрасль завязана на сложные процессы обработки данных; здесь множество документов, фото, видео и разнообразные сценарии обслуживания клиентов. Большие языковые модели помогают автоматизировать разбор условий полисов и разъяснение их клиентам, урегулирование убытков, проверку заявлений. При этом страхование — строго регулируемая сфера, где недостаточно «общих» знаний модели: нужны отраслевые правила, сложная логика принятия решений и связка специализированных и универсальных моделей. Поэтому многие компании хотели бы иметь кастомные ИИ, обученные специально для страховой сферы. Но и универсальные языковые модели, такие как ChatGPT, могут решить некоторые задачи: это можно реализовать уже сегодня. Одна из возможностей — генерация с дополненной выборкой, то есть «подключение» ИИ к базе данных, из которой он черпает информацию для ответов. Это удобнее, чем обучать модель на определённой библиотеке, ведь можно использовать любую LLM, а при обновлении базы не придётся проводить её «переобучение». Вот что можно сделать:

• Автозаполнение заявления по описанию события и фотографиям.
• Извлечение условий полиса через RAG-механику — точный поиск по определённой базе знаний, здесь базой будет свод правил страхования. Мы описывали эту механику и сценарии её применения в отдельной статье блога.
• Оценка рисков, также с помощью RAG-механик (через анализ истории страховых случаев и выплат).
  

Госуслуги: NLP-технологии и большие языковые модели

Обращений к власти на разных уровнях, от управляющей компании до федеральных служб, отправляется очень много; темы самые разные: ЖКХ, дороги, соцподдержка, благоустройство и т.д. Чаще всего граждане пишут свои обращения в свободной форме. Ручная сортировка, пересылка «не по адресу» и дубли сильно замедляют ответы и создают недовольство авторов обращений.

ИИ-ассистент здесь может выступить как способ разгрузить систему, где люди физически не успевают обработать входящий поток данных. Для этого можно использовать NLP-модели (расшифровывается как Natural Language Processing — «обработка естественного языка») и машинное обучение для автоматической обработки обращений. С их помощью проводят автоматическую классификацию тем обращений, выделение ключевых сущностей (адрес, организация, даты), определение типа запроса (жалоба, вопрос, предложение) и выявление дубликатов. Получается система, удобная для всех участников:

• Жители могут писать обращение «по-человечески», не тратя время на поиск нужного шаблона. Система поймёт суть и передаст сигнал туда, куда нужно.
• Операторы получают обращения уже с метками: тема, срочность, рекомендуемое подразделение. В итоге меньше ручной сортировки и ниже риск ошибки.
• Система может выделять обращения с признаками чрезвычайных ситуаций (угроза жизни и здоровью, аварии) и поднимать их в приоритете для быстрого реагирования, что снизит репутационные и реальные риски.
• Данные по обращениям обрабатываются, их можно использовать для планирования бюджета, приоритизации проектов, оценки эффективности служб.

Визуальный дизайн: алгоритмы стереозрения

ИИ-ассистент быстро предложит десятки концепций, подберёт стиль и даже «перекрасит» вашу гостиную в новый цвет за пару кликов. Ассистент работает на базе огромного визуального и текстового опыта, ведь он обучен на тысячах реальных интерьеров. Пример такого решения — IKEA Kreativ, бесплатный онлайн-инструмент и функция в приложении IKEA, который помогает «примерить» мебель и декор в своей квартире или спланировать комнату с нуля.

Чтобы поработать с ним, нужно сделать серию фото комнаты в приложении. ИИ анализирует снимки и собирает из них одну широкоугольную 3D-сцену с реальными размерами и перспективой. Алгоритмы распознают мебель и позволяют «стереть» часть или все существующие предметы, чтобы увидеть пустую комнату и поэкспериментировать с новым интерьером. В получившийся цифровой двойник комнаты можно «перетащить» товары из каталога IKEA: диваны, шкафы, столы, освещение. Предметы можно крутить, дублировать, заменять, удалять, менять их расположение — как в редакторе. И комната, и все предметы сохраняют свой масштаб, а потому можно не опасаться, что диван или стол не поместятся.

Проекты можно сохранять, открывать на других устройствах, показывать семье и сразу переходить к покупке выбранных товаров онлайн.

По такому же принципу можно создавать виртуальные шоурумы для одежды и товаров для дома и интегрировать в них ИИ-дизайнеров, которые создадут готовый образ или интерьер по описанию.

Вместо саммари: польза ИИ-помощников для бизнеса

Современные онлайн-помощники дают компаниям ощутимые преимущества:

• Экономия ресурсов — меньше повторяющихся запросов на поддержку.
• Рост качества обслуживания — персональные рекомендации и четкие инструкции.
• Скорость процессов — оформление документов, поиск информации, обработка данных происходят автоматически.
• Единое качество коммуникации — ИИ отвечает стабильно, не зависимо от загруженности сотрудников.
• Рост конверсии и среднего чека: возможность визуально «примерить» новые товары, сгенерировать модный образ или интерьер. Это дополнительный стимул к покупке, а также возможность допродажи аксессуаров и сопутствующих товаров.

Компании, которые интегрируют онлайн-помощников первыми, получают конкурентное преимущество: они быстрее реагируют на запросы клиентов, снижают стоимость обслуживания и делают сервис заметно качественнее.